一种基于群组的P2P网络信任管理模型*

针对 P2P 网络中存在的多种恶意行为,提出一种基于群组的信任管理模型。该模型采用分组策略,引入直接信任度、组内信任度、组间信任度及多种控制因子来计算节点总体信任度,提高了信任机制的可靠性。仿真实验表明,该模型能够有效抑制多种恶意行为,提高系统成功交易率,使节点之间更有效地建立信任关系。     

P2P网络下基于推荐的信任模型

基于推荐信任机制,引入正态概率密度函数的概念,对信任度进行描述。提出一种对信任度进行概率分析的评估方法,可动态地适应用户的安全需求,减弱在多路径推荐中由于恶意实体推荐所带来的负面影响,提高信任计算结果的稳定性。分析和模拟试验表明该模型的必要性和有效性,可以更好地解决P2P网络带来的安全问题。     

基于组群的P2P网络信誉机制

针对P2P网络中基于个体的信誉机制的弊端,设计了双层结构信誉模型,即基于组群的P2P网络信誉机制。该机制在“物以类聚人以群分”的管理思想基础上,通过计算同一组群内节点间的信誉值不同组群中节点间的信誉值,以及组群间的信誉值的方法,从而实现P2P网络的良性自治。该机制设计了不同的节点间信誉计算方法,以满足各种网络的不同特性需求。随后通过模拟实验,验证了该机制的可行性和高效性,并分析了该机制适用的网络容量。     

P2P网络中基于权重的动态信任模型*

针对现有模型存在的不足,借鉴人类对信任的评判习惯并参考交易涉及的主要因素,提出了P2P环境下一种基于权重的信任评价模型,在进行节点信任值评定时,着重考虑了交易权重对信任值变化的影响,并给出了信任值计算的方法和仿真实验。实验结果表明该信任评价模型能够准确地反映节点当前的信任度,特别对策略性欺骗和不诚实推荐具有很好的抑制作用。     

基于兴趣群组的P2P信任模型*

参考人类社会网络的结构,提出一种基于兴趣群组的P2P信任模型。该模型建立在混合式拓扑结构上,采用组内信任度与组间信任度合成的方法来计算总体信任度,并给出了模型的实现协议与仿真实验。实验结果表明,兴趣群组内、组间的信任度计算量小,信任度评价客观,保证了在开放环境下P2P节点信任度的可靠性和安全性,经验证本模型具备工程可行性。     

P2P网络下信任模型研究

对等网络(Peer-to-Peer,P2P)中信任问题可以通过在系统中建立可靠的信任管理模型来解决。本文首先概述P2P网络及其面临的安全问题,然后对现有的典型P2P网络信任模型进行分析,并对其进行分类研究,最后,讨论该方向上尚未解决的问题和发展趋势。     

一种基于节点推荐可信度的P2P信任模型

提出了一种基于节点推荐可信度的信任模型,通过对推荐节点的服务质量和推荐质量进行区分,实现节点推荐行为的量化评估,最大程度地降低虚假反馈对提供服务节点的诋毁或吹捧,有效保证服务节点全局信任值的真实可靠性。仿真分析表明,该模型可以有效抑制信任模型中不诚实反馈行为的危害性。     

一种具有检测机制的P2P网络动态信任模型

P2P网络目前存在诋毁、夸大、协同作弊、策略性欺骗等恶意交易问题,而且恶意节点比例增加导致系统交易成功率下降速度过快。提出了一种具有检测机制的动态信任模型,该模型具有良好的收敛性。在模型中引入了服务广泛度评价机制、周期性策略相似度检测机制和评价相似度检测机制,较好地抑制了恶意节点的不良服务。通过与目前几个典型的全局信任模型的对比仿真实验,表明该模型在交易成功率方面有较大提高。     

P2P环境下引入激励机制的动态信任模型*

针对现有的P2P信任模型中对节点行为改变的动态适应能力不足以及欠缺激励机制的特点,提出了一种引入激励机制的动态信任模型（DITrust）。该模型采用信任值动态衰减策略以提高其动态适应能力,同时通过推荐偏移量来计算推荐信誉值,增加了推荐信誉的可信度;最后引入虚拟信誉货币以鼓励节点提供服务和推荐信息,提高了节点模型参与的主动性。实验结果表明,DITrust较已有的模型能够抵御类型更广泛的恶意节点攻击,且具有更小的网络开销。     

一种基于反馈可信度的分布式P2P信任模型

开放、共享与匿名的Peer-to-Peer(简称P2P)网络已经取得了越来越多的应用,无中心对等的特性也吸引了越来越多的用户.但由于其网络中的节点不受约束,资源的共享是用户自愿的行为,因此节点间的信任很难通过传统的信任机制建立.一种可行的解决方案是借鉴人际网络中的信任关系,建立一种基于信誉的全局信任模型.已有的工作基本建立在信任度高的节点其反馈也更可信这个假设的基础上,将节点的反馈质量简单地等同于服务质量.针对这一问题,提出了一种基于节点反馈可信度的分布式P2P全局信任模型(简称FCTrust),用于量化和评估节点的可信程度,并给出了模型的数学表述和分布式实现方法.分析及仿真实验结果表明,FCTrust较已有的全局信任模型在遏制更广泛类型的恶意节点攻击的有效性、迭代计算的收敛性及消息成本上有较大提高.     

P2P网络中基于贝叶斯理论的信任模型研究

借助于社会人工学中信任的概念,把P2P网络中节点交互的历史信息作为样本信息,结合先验信息对节点的未来行为做出推断,并根据节点之间信任关系不同,区分了直接信任和推荐信任,并分别给出了两种信任关系基于贝叶斯理论的计算方法。最后与L.Mui等人的模型作了比较。     

基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。     

DrTrust: 一种非结构化P2P网络信任模型

P2P网络的动态性、匿名性和自治性带来许多安全问题,传统的结构化的P2P信任模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种应用于非结构化P2P网络中的信任模型——DrTrust。该模型充分利用直接信任值和推荐信任值相结合方式的优点,实现了精确计算信任值,并采用分布式存储方式和激励、惩罚机制分别存储和更新信任值。仿真结果表明,DrTrust在准确计算节点信任值和抑制恶意节点行为等问题上较已有的信任模型有一定的改进。     

P2P环境下基于Bayesian网络的多粒度信任模型

Peer-to-Peer网络中,为保证系统的整体可用性,节点间的信任评估模型必须被建立起来。现有的模型不能灵活的反映考虑不同影响因素情况下节点的信任值。同时,不能避免Free Riding现象。本文全面地描述了节点的行为,将激励机制引入信任模型中。同时考虑了影响节点信任值的不同因素,以及他们之间复杂的依赖关系,利用bayesian网络和领域层次结构相结合的方法有效合理的将各方面因素整合起来,形成能够反映节点在不同方面的本地信任值。     

基于P2P网络的动态模糊综合信任模型

针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种动态的模糊综合信任模型——DFCTrust,即在静态模糊综合评价的基础上加入时间衰减因子及波动惩罚因子。首先,该模型通过静态模糊综合评价的方法来计算每次交易的满意度得分,由于在计算过程中加入了交易上下文的评价因素,所以可以很好地避免恶意节点在小交易上诚信在大交易上欺骗的恶意行为;其次,在综合计算节点信任度时,引入了时间衰减因子和波动惩罚因子,这样不仅可以避免与不活跃节点交易所造成的失败,而且还可以有效地抵御节点采用周期性振荡欺骗的恶意行为。仿真实验表明,DFCTrust具有更好的动态适应能力,能够有效地处理动态恶意节点策略性的行为改变,从而提高交易的成功率。     

P2P环境下的一种混合式信任模型

提出了一种P2P环境下的混合式动态信任模型来解决当前P2P网络的安全性差、难于管理等问题缺陷。该模型融合了本地信任、推荐信任和全局信任模型,通过有机的结合能充分发挥各自模型的优点。同时通过相应的反馈机制能够有效地判断节点信任度的变化和抵御诋毁、夸大等安全问题。仿真结果表明,该模型能有效地判断节点的信任度,同时具有良好的安全性。     

P2P环境下基于层次域的全局信任模型研究

对等计信任模型是目前提高P2P系统安全性的一个重要方法.在分析各类信任模型的特点和节点行为特征的基础上,提出了一种基于层次域的全局信任模型,采用邻近原则和信任度划分节点域,并在此基础上加入了奖惩机制,具有较好的信任收敛度和对恶意行为的防范效果.     

一种基于模糊理论的P2P系统动态可信模型*

针对现有的P2P系统信任模型在信任度的计算上过于复杂的问题,提出了一种基于模糊理论的动态可信度等级模型DTD(dynamic trust degree model)。该模型在通过对信任度的传递进行细粒度的分析,设计了一种计算对信任值传递的计算方法,并结合对直接信任度和推荐信任的多级别综合评价而获得最终的信任度。模型将P2P系统中信任的计算转换为了一种可计算的表达式,简化了信任的计算过程,使信任的计算变得更加灵活。     

一种基于优先度推荐的新型P2P网络信任模型

为解决现有的P2P网络存在的诸多问题,提出了一种基于优先度推荐的P2P信任模型,引入了时间衰减因子来解决信任模型的滞后性问题,同时将优先度加权推荐机制与反馈结果相结合来综合考量节点信任度的计算。实验表明,该信任模型能有效解决节点信任的敏感度和公平性问题,并且可以迅速提高P2P网络的服务质量。